快速入门大模型应用开发:从原理到实战,掌握 AI 时代核心技能

想快速入门大模型应用开发?这本书带你从GPT-4和ChatGPT原理到实战案例,掌握AI时代核心技能。

原文标题:这本书最近卖爆了!

原文作者:图灵编辑部

冷月清谈:

《大模型应用开发极简入门》一书,深入浅出地讲解了如何利用 GPT-4 和 ChatGPT 构建大模型应用。这本书从用户视角出发,解读了大模型的原理、构成和应用场景,并通过丰富的实战案例,帮助读者快速上手。
书中涵盖了多个实用案例,例如新闻稿生成器、视频摘要生成器和游戏专家功能。作者以新闻稿生成器为例,演示了如何利用 GPT-4 自动化生成新闻稿,显著提升工作效率。通过调整提示词,可以生成结构清晰、内容连贯的新闻稿,将原本需要 2 小时的工作压缩到 15 分钟。视频摘要生成器案例则展示了如何将视频字幕输入 GPT-4,并通过参数调整生成简洁的摘要。游戏专家功能案例则探索了 GPT-4 在娱乐领域的应用潜力,例如在游戏中提供专家建议和策略。
此外,本书还介绍了 LangChain 框架,该框架可以将多个模型与工具结合使用,提升开发效率。读者可以通过 LangChain 将 GPT-4 与其他应用框架无缝对接,开发更复杂的应用。书中还讲解了如何对 GPT-4 进行微调,使模型输出更符合特定需求,并通过实际案例演示如何调整 GPT-4 的响应方式,提高生成内容的相关性和精确度。
本书适合不同基础的开发者阅读,无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从中获益。它不仅提供了一份清晰的大语言模型应用开发入门指南,还通过具体案例和清晰的讲解,帮助读者从入门到进阶,在 AI 浪潮中找到自己的位置。

怜星夜思:

1、书中提到的LangChain框架,除了提升开发效率外,还有哪些实际应用场景?
2、如何评估大模型微调的效果,有哪些指标可以参考?
3、书中提到的几个案例,除了新闻稿、视频摘要和游戏专家外,还能扩展到哪些其他领域?

原文内容

随着 AI 办公革命席卷全球职场,人工智能已经变成了许多人不可或缺的工具。不论是写周报、制作 PPT,还是生成代码、分析数据,AI 的应用范围越来越广。然而,依然有很多人处于“知道它能用,但不知道该怎么用”的阶段——就像拥有了魔法棒,却只能把它当作普通的棍子挥舞。

《大模型应用开发极简入门》正是为了解决这一痛点而诞生。这本书通俗易懂地解读了GPT-4 和 ChatGPT 的底层原理,助你快速上手构建大模型应用。作者带领读者从用户的角度深入理解大模型的原理、构成和应用场景。正如一位读者所评价的:“从技术原理到实际应用,这本书帮我建立了完整的 AI 应用认知框架。”

这本书的封面也非常有趣,描绘了一只“刺蛇尾”。这种生物在遇到危险时,能通过断臂求生,触手再生。或许这也暗示了开发者在面对 AI 的进化法则:“与其在焦虑中徘徊,不如迎难而上,勇敢追赶。”正如生物进化史所揭示的,决定物种命运的从来不是剧烈的环境变化,而是它们能否及时调整自我、适应新形势。
这本书给我印象最深的,是书中的几个实战案例,它们几乎是从零开始,带我一步步掌握如何开发基于 GPT-4 和 ChatGPT 的应用。比如,书中的新闻稿生成器项目让我学会了如何用 GPT-4 自动化生成新闻稿,大大节省了时间。我曾将这个思路应用到团队的内容生产流程中,以前需要 2 小时的稿件,现在 15 分钟就能完成初筛。通过调整提示词,我成功生成了结构清晰、内容连贯的新闻稿,工作效率明显提升。

另一个让我受益匪浅的案例是为视频生成摘要,这个功能让大模型在日常工作中展现了巨大的实用价值。我按照书中的方法,将视频字幕输入 GPT-4,调整参数后,模型就能自动生成简洁的摘要。通过几次调整提示词,我逐渐掌握了如何精确控制输出质量,避免冗长的内容,提升了输出的准确性和实用性。

最后一个案例,在进行游戏专家功能的实践时,我尝试将 GPT-4 用作游戏中的专家角色,回答关于《塞尔达传说:旷野之息》的问题,甚至提供具体的游戏策略。这个项目让我看到了 GPT-4 在娱乐领域的巨大潜力,也拓宽了我对 AI 应用的视野。

正如一位读者在豆瓣评论中提到的:“快速阅读完这本书,还是有不少收获的。这本书让我对 ChatGPT 的构成有了从用户层到开发层的深入理解。特别是对我来说,书中提到的 LangChain 框架,是我之前完全没有接触过的内容。它让我看到了如何将多个模型与工具结合使用,从而提升开发效率。通过 LangChain,我能够将 GPT-4 与其他应用框架无缝对接,开发出更具复杂性的产品。

此外,微调的内容也是我收益颇丰的部分。书中通过实用的范例,让我学会了如何对 GPT-4 进行微调,使得模型的输出更加符合特定的应用需求。通过书中的方法,我在自己的一些项目中,调整了 GPT-4 的响应方式,显著提高了生成内容的相关性和精确度。”

总体来说,作为一本内容丰富且实用的图书,《大模型应用开发极简入门》不仅为读者打开了大语言模型应用开发的大门,还通过具体案例和清晰的讲解,帮助读者从入门到进阶。

正如读者评价的那样,这本书帮他构建起了一套开发 GPT 应用产品的最基本流程。并让他用从用户层向下的剖析视角看待 ChatGPT 和 GPT-4 的构成。这点我也深有感触,通过这本书,我不止是学到了如何使用大模型,更学到了如何设计和优化自己的应用。

DeepSeek大火,不少开发者对大模型应用构建的图书兴趣大增。这本书无疑是一本值得每个开发者阅读的好书。无论你是初学者,还是有一定基础的开发者,它都能帮助你快速上手,并深入理解大语言模型的应用开发。如果你希望在 AI 的浪潮中找到自己的位置,这本书绝对是一个不可或缺的起点。

《大模型应用开发极简入门》

[比] 奥利维耶·卡埃朗,[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯|译


大模型应用开发极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领大家快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势,并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。

通过本书,你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用,还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain 等高阶实践技术。书中提供了简单易学的示例,帮你理解并应用在自己的项目中。此外,书后还提供了一份术语表,方便你随时参考。

本书特色

  • 0 门槛:人人都可以借力大模型,做出 AI 应用
  • 简单易上手:2 小时上手,构建你的首个原生 AI 应用
  • 实操性强:学会写提示词、模型微调、使用 LangChain 等
  • 案例丰富:提供常用场景代码示例,方便快速学习
  • 讲解透彻:全面了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理
  • 方便学习:附赠随书代码,附赠术语表随学随查

目录思维导图



作译者简介


奥利维耶.卡埃朗(Olivier Caelen),国际支付服务先驱 Worldline 公司机器学习研究员、布鲁塞尔自由大学机器学习博士,业余时间在布鲁塞尔自由大学教授机器学习课程。
玛丽-艾丽斯.布莱特(Marie-Alice Blete),国际支付服务先驱 Worldline 公司研发部门软件架构师、数据工程师。她还负责维护开发者关系,并担任技术演讲嘉宾。

何文斯(译者),大模型创业公司 Dify.AI 产品经理、公众号“何文斯”作者,致力于研究大模型中间件技术和 AI 应用工程化的实际落地。业余时间撰写大模型相关技术的科普文章,期待共同见证通用人工智能的实现。

在本书出版之前,我们还邀请业内大模型应用开发一线专家审阅了蛇尾书,他们是:Prompt Engineer 宝玉、Dify 创始人张路宇、ChatALL.ai 作者孙志岗、字节跳动架构师邓范鑫、蓝莺 AI 创始人梁宇鹏(@一乐)、腾讯云向量数据库负责人罗云、LLMFarm 创始人宜博。以下是他们对这本书的评价:

业内专家书评

这本书虽然比较“薄”,但是可以帮助你系统地了解什么是大语言模型,大语言模型都有哪些应用场景,以及如何写 Prompt 和调用 API。另外,整本书的翻译质量也相当不错,值得一读。


——宝玉,Prompt Engineer

社区开发者讨论多的两个问题是:AI 原生应用究竟应该是什么样的?LLM 应用技术栈应该怎么玩?阅读本书有助于你对上述两个问题建立总体认识,并动手完成自己的首个基于 GPT-4 的应用。


——张路宇,Dify 创始人兼 CEO

这本书虽然是面向软件工程师的,但因为足够基础,所以我蛮建议不懂编程的朋友从这本书开始了解 AI 的细节。书中的代码都是 Python 写的,这是一种接近自然语言的编程语言。你不需要深究代码细节,把它当成某种英语方言去读就好。


——孙志岗,AGI 课堂创始人、ChatALL.ai 作者

本书向初学者交代了大模型必要的前置概念,避免了生疏感;又快速梳理了 ChatGPT 的核心原理和用法;随后带大家快速上手构建一个 AI 应用。在实践过程中,大家还能体会到记忆、提示工程、智能体等关键领域的核心概念及其用法。


——邓范鑫,字节跳动架构师、公众号“深度学习”主理人

当前 ChatGPT 热潮下,有部分朋友或者限于业务的泥潭之中无法自拔,或者迷失在信息爆炸的报道中始终摸不到 AI 的门道。通过阅读本书,建立一个大模型技术相关的认知框架,是面对当前信息爆炸的有效方法。


——梁宇鹏(@一乐),蓝莺 IM 创始人兼 CEO

这本书内容浅显易懂,非常适合想要快速入门 LLM 应用开发的朋友。特别是第 3 章既有趣又生动,引导读者从具体案例出发,通过实操学习,快速上手 LLM 应用开发,从而逐步深入理解这个新兴技术领域。


——罗云,腾讯云创始团队成员、腾讯云数据库副总经理兼向量数据库负责人

如果在 2022 年底有这么一本书,可能我自己也会少走很多弯路。它不仅详细介绍了如何使用 GPT-4 和 ChatGPT,还提供了入门级的提示工程指导,你不需要成为资深程序员,只要懂一点 Python 就可以完成示例项目,并产出强大的 AI 应用原型。


——宜博,LLMFarm 创始人

关于LangChain框架的应用场景,我觉得除了书中提到的提升开发效率之外,更重要的是它提供了一种模块化的方式来构建复杂的LLM应用。比如可以将不同的LLM模型、外部数据源和工具组合起来,创建一个更强大的应用,这在实际应用中非常有用。

我觉得除了这些指标之外,还要考虑微调后的模型在实际应用中的表现。有时候,即使指标很高,但实际使用效果可能并不理想。所以,最终还是要以实际应用效果为准。

LangChain 的应用场景很多啊,比如可以用来构建聊天机器人、问答系统、文本摘要工具等等。它可以帮助开发者更好地管理和组织不同的 LLM 模型和工具,从而更容易地构建复杂的 AI 应用。我觉得 LangChain 未来会在更多领域发挥作用。

我觉得书中提到的案例可以扩展到很多其他领域,例如医疗、金融、教育等等。例如在医疗领域,可以利用大模型来辅助诊断疾病;在金融领域,可以利用大模型来进行风险评估;在教育领域,可以利用大模型来个性化教学。

对“如何评估大模型微调的效果”这个问题,补充一点:人工评估也很重要。可以邀请一些用户来实际体验微调后的模型,并收集他们的反馈。这有助于发现一些指标无法反映的问题。

我觉得大模型在创意产业也有很大的应用潜力,例如可以用来生成音乐、绘画、小说等等。虽然目前的技术还不是很成熟,但我相信未来会有很大的发展空间。想想都觉得刺激。

评估大模型微调的效果,可以参考一些常用的指标,例如准确率、精确率、召回率、F1 值等等。此外,还可以根据具体的应用场景选择一些特定的指标,例如在文本生成任务中,可以考虑 BLEU 值、ROUGE 值等指标。

我个人觉得 LangChain 最大的优势在于它的灵活性。它可以与各种不同的 LLM 模型和工具集成,这意味着开发者可以根据自己的具体需求来定制应用,而不是被限制在特定的模型或工具上。这对于构建高度定制化的 AI 应用非常重要。

对于“书中提到的几个案例还能扩展到哪些领域”这个问题,我想到的是:现在很多公司都在尝试用大模型来做客服机器人,效果也还不错。这可以算是一个比较典型的应用案例。